مرحبًا، أقدم خدمة تحليل البيانات وبناء نماذج تعلم الآلة باستخدام Python.

التأكد من عدم وجود Nulls أو Duplicates في البيانات.
إيجاد مدى الترابط بين Features.
بناء نماذج الانحدار:
Linear Regression (الانحدار الخطي).
بناء نماذج التصنيف:
K-Nearest Neighbors (أقرب الجيران KNN)
Naïve Bayes (بايز البسيط)
Support Vector Machine - SVM (آلة المتجهات الداعمة)
Logistic Regression (الانحدار اللوجستي)
تقييم أداء نموذج الانحدار باستخدام: MSE, R-square.
تقييم أداء نماذج التصنيف باستخدام: Accuracy, Recall, Precision, F1-Score, Confusion Matrix.
الخدمة مقابل نموذج واحد فقط، وبحد أقصى 10000 صفوف من البيانات.

تقرير يحتوي على تحليل البيانات والتأكد من عدم وجود بيانات مفقودة (Nulls) أو مكررة (Duplicates).
نموذج تعلم آلة واحد (Regression أو Classification) بناءً على طلبك.
تقييم أداء النموذج باستخدام المقاييس المناسبة لكل نوع.
كود Python المستخدم في التحليل وبناء النموذج.